一个执行计划异常变更的案例 – 外传之ASH

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之前的几篇文章:
《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》

上篇文章介绍了AWR,他的默认采集周期是一小时,这一小时内对系统负载或性能产生持续性影响的会话、SQL、等待事件等的信息,AWR可以提供一个完整的镜像说明,但有时往往产生资源高消耗的就是一个或某几个会话,对于AWR,除非手工收集AWR,否则会有一小时的延迟,另外,如果我现在就需要查看系统中的负载,或查找性能最差的一条SQL,此时就需要另一种工具的支持,ASH,即Active Session History,顾名思义,他是基于session级别的统计信息收集工具,比AWR粒度更细。

ASH的信息以v$session为基础,每秒采集一次,较新的信息保存在v$active_session_history视图,历史数据保存在dba_hist_active_sess_history视图,只记录活动会话等待的事件,不活动的会话不采样,采样工作由后台进程MMNL完成(AWR信息采集由MMON进程完成)。

11g下默认ASH存储空间是2MB,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

ASH空间写满后,会由MMNL进程写入AWR负载中,而且也不是所有ASH信息全部写入,一般只写入10%的数据,内存中的信息可以使用v$active_session_history查询,已写入AWR的ASH信息可以使用wrh$_active_session_history/dba_hist_active_sess_history视图查询,可以说ASH是AWR的子集,但AWR中的信息不仅只有ASH,还会收集其他一些统计信息。

如下一些和ASH相关的视图,一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

实验:
1.创建ASH报告,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH
首先选择报告格式,HTML或文本文件。

2.若是RAC,可以选择具体实例的序号,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

3.选择采集开始时间,默认是15分钟之前,
选择持续时间,默认是使用SYSDATE-begin_time,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

4.提示信息,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

5.输入生成的报告名称,默认是“实例序号_MMDD_HH24MM.html”,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

6.生成ASH报告,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

7.打开ASH报告,
一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH

一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH 可以看出和AWR报告相比,ASH少了一些系统负载信息,更多还是TOP SQL、TOP EVENTS这些信息。

总结:
相比AWR默认跨度一小时的间隔,ASH基于v$session提供更多session级别的统计信息,每秒会采集一次,其存储于SGA分配的空间,写满会写入AWR中,虽然少一些AWR中包含的系统负载信息,但对于一些查找当前性能最差的SQL、session负载等的场景,可能比较适合,当然使用一些数据字典视图SQL可以做相同的工作,毕竟这些报告后台就是执行相应的脚本、视图SQL得出的,这方面罗大师、建荣等同仁有类似的经验分享,可以参考。

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